基于智能多agent的推荐系统

摘要：

针对传统推荐系统存在的用户评分稀疏性和系统扩展性问题,提出了一种基于智能多agent的推荐系统MASRS.首先采用余弦公式处理用户-项评分矩阵得到用户初始邻居集;然后将用户评分映射到相应项的属性值上,生成用户-属性值偏好矩阵UPm,并基于此矩阵进行用户相似性度量,得到用户产品推荐集,该方法有效缓解用户评分稀疏性问题;通过智能多agent架构推荐系统,使大量复杂计算在线下进行,从而改善系统存在的扩展性问题.同时实验表明新系统在推荐精度上收敛性更好.

关键词：推荐系统、稀疏性、用户-属性值偏好矩阵、智能多agent

所属期刊栏目：19

分类号：TP3;P28

在线出版日期：2010-04-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1-5